前言

在最近做的流媒体项目中需要集成 ES 搜索引擎，目前 ES 最新版本为 7.x 版本，在以往的项目中我都采用的是 spring 集成的 spring-data-es, 使用自定义类集成 elasticsearchRepository 来实现 crud 操作，目前 spring 家族的更新较慢，采用 es 官网推荐的 rest-client 会有不错的效率提升

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、为什么不用 spring 封装的 spring-data-es？

这位博主进行较为详细的说明

简单的说明：

1.springdataes采用的即将废弃的TransportClient，而TransportClient在es7版本中已经为弃用
2.spring更新速度慢，但是在springboot2.3.0后已经支持到es7版本
3.hightLevelClient虽然crud操作较为麻烦，但是在语法上更像dsl语言，也就是说可以参考dsl语言进行编程
4.rest-client有两种客户端，版本低的采用low-level-client,版本能跟上的采用high-level-client

二、springboot 集成 es 的两种方式

虽然我采用的是 es 推荐的 client，但是这里也给出 springdataes 的方式

1.spring-data-es 使用 elasticsearch

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId></dependency>

注意：springboot 在 2.3.0 才集成 es 7.x 版本，如果 springboot 是 2.2.x 版本需要手动指定 es 版本，因为 2.2.x 版本内置 es 为 6.x 版本，而 springboot 2.1.x 不建议使用 es7.x 版本，可能一些类找不到

我使用的是 springboot 2.2.5 版本，在代码中指定 es 版本

<properties><java.version>1.8</java.version><elasticsearch.version>7.6.2</elasticsearch.version></properties>

2.doc 对象的注解

代码如下（示例）：

@Data
@ApiModel("ES文件存储对象")
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Document(indexName = "upload-file") //取消type，
public class UploadFileDoc {@Idprivate String id;@ApiModelProperty("原始文件名")@Field(type = FieldType.Text,analyzer = "ik_max_word",searchAnalyzer = "ik_max_word")private String fileName;@ApiModelProperty("文件类型")@Field(type = FieldType.Keyword)private String type;@ApiModelProperty("缩略图")private String picUrl;@ApiModelProperty(value = "创建人")@Field(type = FieldType.Keyword)private String createBy;@Field(type = FieldType.Date)private Date createTime;@Field(type = FieldType.Date)private Date updateTime;
}

在 @filed 注解中指定分词器细粒度为 ik_max_word，也可以指定 ik_smart，这种注解方式只能指定单一的分词器，而拼音分词器，可以将 ik_max_word 替换为 analyzer = "pinyin_analyzer"

在 es7.x 版本里不需要指定 type 类型，默认为_doc，在 es8 会废除 type 类型，原因是不同 type 是存储在同一个索引中，会影响 lucene 的压缩性能。

2.doc 对象的注解

@Repository
public interface UploadFileDocRepository extends ElasticsearchRepository<UploadFileDoc,String{
}

es 中的 index 索引会在程序启动的时候扫描到这个类，并对该类指定的对象上的注解进行分析，从而创建对应的索引和字段，已经字段的类型

至此，在 controller 或者其他层调用 UploadFileDocRepository 对象，进行 crud 操作

二、hightLevelClient 对 ES 进行操作

1.doc 对象

@Builder
@Data
@ApiModel("ES文件存储对象")
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Document(indexName = "upload-file")
@Setting(settingPath = "uploadfile_setting.json")
@Mapping(mappingPath = "uploadfile_mapping.json")
public class UploadFileDoc {@Idprivate String id;@ApiModelProperty("原始文件名")//@Field(type = FieldType.Text,analyzer = "ik_max_word",searchAnalyzer = "ik_max_word")private String fileName;@ApiModelProperty("文件类型")//@Field(type = FieldType.Keyword)private String type;@ApiModelProperty("缩略图")private String picUrl;@ApiModelProperty(value = "创建人")//@Field(type = FieldType.Keyword)private String createBy;//@Field(type = FieldType.Date)private Date createTime;//@Field(type = FieldType.Date)private Date updateTime;}

2.  中文，拼音分词器同时使用

springBoot 提供多种字段映射方式，第一种说的是使用 @Field 注解对字段进行类型分类并指定分词器，但是这种方式不满足一些特定场景，现在使用 @setting 和 @mapping 指定 json 文件来实现

直接贴代码：

uploadfile_setting.json

{"index": {"number_of_shards" : "3","number_of_replicas" : "1","analysis": {"analyzer": {"default" : {"tokenizer" : "ik_max_word"},"pinyin_analyzer": {"tokenizer": "my_pinyin"}},"tokenizer": {"my_pinyin": {"type": "pinyin",//true：支持首字母"keep_first_letter": true,//false：首字母搜索只有两个首字母相同才能命中，全拼能命中//true：任何情况全拼，首字母都能命中"keep_separate_first_letter": false,//true：支持全拼  eg: 刘德华 -[liu,de,hua]"keep_full_pinyin": true,"keep_original": true,//设置最大长度"limit_first_letter_length": 16,"lowercase": true,//重复的项将被删除,eg: 德的 -de"remove_duplicated_term": true}}}}
}

setting 文件指定分片数，默认为 5 和 1，指定默认分词器为 ik 分词器，拼音分词器为 my_pinyin，并且设置 my_pinyin 的分词属性，该文件可以在百度找到。但是建议使用 es-head 来查看索引属性获取

uploadfile_mapping.json

该文件百度上很多都是错的，可能是版本问题，很多加上的 mappings:{} 字段，也有加上 index 和 type 名的字段，在项目启动时，会报格式错误，这就是为什么我推荐大家参考 es-head 里面，如果生成不了，可以使用第一种方式来生成后进行查看

{"properties": {"createBy": {"type": "keyword"},"createTime": {"type": "date"},"type": {"type": "keyword"},"fileName": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word","search_analyzer": "ik_max_word","fields": {"pinyin": {"type": "text","term_vector": "with_positions_offsets","analyzer": "pinyin_analyzer","boost": 10.0}}}}
}

3.  使用 client 进行 crud 操作

这篇博客写的很详细，并且例举了 dsl 对比

简单说，就是创建 request 作为参数来代入 client 方法中

比如：删除 ：创建 DeleteRequest 设置参数后 restHighLevelClient.delete(request, RequestOptions.DEFAULT); 更新：创建 UpdateRequest 设置参数后 restHighLevelClient.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT); 其他高级查询，需要了解 dsl 语言来封装对象

特别提醒

ES对版本一致性要求较为严格，所以使用es7.x那么es服务器也建议采用对应的版本
1.分词器下载连接 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
2.因为是同一哥们写的，所以ik和pinyin分词器在一起
3.pinyin分词器如果没有7.6.2版本，那么修改配置文件强行转为对应版本,否则肯定报错

安装 es head 插件

1. 谷歌浏览器支持 head 插件，直接使用

2. 自己安装，下载链接 https://codechina.csdn.net/mirrors/mobz/elasticsearch-head?utm_source=csdn_github_accelerator

3. 自己安装需要 node.js 环境，因为下载包貌似是一个前端页面包，擦 4.node.js 下载链接 https://nodejs.org/en/download/

4. 安装 grunt，在 node.js 的目录使用 cmd，输入命令 npm install -g grunt -cli

5. 进入 head 的根目录下，cmd 输入 npm install 对文件进行编译

6. 在同样的根目录下 cmd 输入 grunt server 即可启动

7. 不安装 grunt，可以使用 npm run start 同样可以启动 9.linux 后台运行 grunt server & 或者 npm run start &

8. 修改 es-head 默认访问地址为 localhost:9200，可以修改_site/app.js 中修改 localhost 为目标地址

作者：超多多和刘宝宝的代码世界

来源链接：

https://blog.csdn.net/qq_48329942/article/details/120717444